基于支持向量机与多种特征的煤矸石识别

为了提高煤矸石分选的识别率,研究煤与煤矸石在同一场景下不同特征的数据差异;将煤与煤矸石各分为2类,从各类中抽取样本,经预处理后分析灰度特征、纹理特征、灰度分布直方图,以及不同阈值时各类样本灰度级为255的像素点频率;基于灰度特征与纹理特征,采用支持向量机对样本进行训练。结果表明,各类煤与煤矸石在灰度特征的灰度能量与灰度熵、纹理特征的能量与熵、灰度分布直方图特征以及阈值为55～70且灰度级为255时的频率存在明显差异,基于支持向量机与多种特征的煤矸石识别率最高可达96.4%。     

基于纹理特征融合的煤矸石分选技术研究

提出了一种新的基于纹理特征融合的煤矸石分选方法.设计了一种纹理特征提取算法.选取多个纹理特征作为分类器的输入特征,并对选择出的分类特征进行融合,最后采用神经网络分类器实现煤矸石的分选.实验结果表明,本文所提出的分选方法达到了较高的识别正确率,且能够满足实时要求.     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机（SVM）是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵（GLCM）是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法。实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高。     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机(SVM)是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵(GLCM)是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法.实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高.     

基于TWSVM的图像分类

图像分类技术是图像数据处理中最重要的技术之一.支持向量机是基于统计学习理论而提出的机器学习算法,在样本数少的时候能达到很好的分类效果.孪生支持向量机是基于支持向量机而提出来的,其性能优于支持向量机.通过提取彩色图像的颜色特征与纹理特征,利用孪生支持向量机与支持向量机对这些特征向量进行分类,孪生支持向量机的分类准确率与稳定性都高于支持向量机.     

航空发动机孔探损伤识别方法

针对目前航空发动机孔探检测不能对损伤类型自动识别现状,将支持向量机与孔探检测技术相结合,提出基于支持向量机（SVM）的损伤图像识别方法。该方法将损伤图像进行二值化分割,利用链码跟踪及灰度共生矩阵分别提取损伤区域的形状特征和纹理特征,组成多维特征向量,输入支持向量机进行分类识别。分类器设计阶段,组建性能优越的二叉树支持向量机以减少训练样本,提高分类效率。CFM56发动机实验结果表明：该方法的识别性能明显优于传统SVM多分类器和BP神经网络方法。     

一种基于光谱与纹理特征的多光谱遥感图像地物分类方法

基于光谱特征对高分辨率多光谱遥感图像进行地物分类易形成噪声,提出一种光谱特征与纹理特征相结合的地物分类方法。首先基于光谱特征与纹理特征利用四叉树技术,对图像进行分块处理,以图像块的方式提取地物的光谱特征和纹理特征,然后采用支持向量机(support vector machine,SVM)对图像块进行地物分类,并通过区域增长方法对边缘区域进行处理,使得分类区域边界清晰。对Quickbird多光谱遥感图像进行实验,实验结果表明,该方法地物分类结果精度较高、区域一致性强、噪声少。     

基于灰度共生矩阵和支持向量机的茶叶病害诊断研究

针对茶叶病害由于致病机理不同导致病斑纹理不同的特点,通过灰度共生矩阵来构造茶叶病害的纹理特征和将支持向量机应用到茶叶病害的识别方法;由于支持向量机是一个二分器,提出了投票最大策略建立SVM多分类识别算法。首先对茶叶病害的图像进行预处理以改善图像质量,然后利用灰度共生矩阵构造和提取了5种纹理特征,最后建立支持向量机多分类识别器并对茶叶病害进行识别。实验结果表明:利用灰度共生矩阵构造的纹理特征对茶叶病害的识别效果好;不同核函数的识别性能不同,径向基核函数比较适合茶叶病害的识别,识别率高达86.67%;不同样本数的识别性能不同,支持向量机在解决小样本的病害识别问题上有很好的识别能力,最低识别率达到70%,稳定性好。     

基于分水岭的图像分割训练样本的自动选择和标注

图像分割是图像理解、模式识别、计算机视觉等研究方向的一个重要研究内容。图像分割的方法有很多,将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)应用于图像分割已是一种较为广泛的分割方法,但该方法大多采用人工方式来选取训练样本,降低了图像分割的自适应性,且有可能影响图像分割的质量,因此基于支持向量机的图像分割方法的研究内容是如何自动选择足够多且分布良好的训练样本,并自动进行类别标注。文章提出一种基于分水岭的图像分割训练样本的自动选择和标注方法,分水岭分割区域的中心点可以看作支持向量机的训练样本,将选取的训练样本对照分割参考图中的像素点进行类别标记。然后对训练样本进行训练,其中选择图像的颜色特征和纹理特征作为训练样本的特征属性。文章采用的彩色图像来自Berkeley图像数据库以及互联网,从实验结果可以看出文中提出的方法可取得很好的分割结果。     

用支持向量机实现尺度和旋转不变性纹理分类

提出了一种简单的尺度和旋转不变性纹理分类方法．首先使用对数-极坐标变换对要分类的各纹理图像进行变换,生成对数-极坐标图像;然后以对数-极坐标图像的正则化以后的行投影数据向量构成纹理图像的特征向量;最后运用支持向量机实现尺度和旋转不变性纹理图像的分类．实验结果表明,该方法在尺度和旋转不变性纹理图像的分类中,准确率可达90％以上．     

基于MARMA模型的SAR图像SVM分割

在分析SAR图像特征的基础上,提出一种新的基于多尺度自回归滑动平均(multiscale autoregressive moving average,MARMA)模型的SAR图像分割方法.首先建立多尺度序列,然后通过研究SAR纹理图像的MARMA模型,建立适合SAR图像的多尺度特征矢量,最后采用提出的广义加权支持向量机进行特征分类.实验结果表明,采用此分割方法可以获得很好的分割结果.     

基于对象语义的图像分割和分类方法

提出一种基于对象语义的图像分割和分类方法．建立多层级区域生长算法HRGSeg对图像进行分割，从而去除“弱对象语义”细节，降低过度分割的影响．在此基础上，提取颜色、边缘、纹理等低层次特征作为特征向量，并利用支持向量机建立样本训练机制，实现低层次特征向高层对象语义的映射．实验中，采用层次化分类机制，取得了较理想的结果．     

融合纹理特征与形状特征的病灶CT图像识别

医学图像病变区域信息复杂,使用单一纹理特征分类效果不佳,提出了一种融合纹理与形状特征的病灶图像识别方法。首先,在常用的纹理特征基础上,融入Hough变换和不变矩两个形状特征,以考虑旋转、平移等畸变带来的图像失真影响;然后,对这些非线性分布融合信息线性化处理,通过支持向量机SVM对其进行分类,得到病灶图像与正常图像的识别结果;最后,采用某医院提供的50幅CT脑图像进行纹理特征和形状特征提取,进而进行SVM分类和识别。实验结果表明,所提出的融合两类特征信息对医学图像识别方法可行,病灶图像识别准确率有所提高。     

基于显著性主动学习的SAR图像分类

SAR图像分类是实现SAR图像理解和解译的关键步骤,本文将显著性检测、主动学习和支持向量机分类技术相结合,提出基于显著性主动学习的SAR图像分类算法.该算法首先将基于卷积和下采样得到不同尺度的SAR图像;然后对各尺度SAR图像进行显著性检测,分为显著性区域与非显著性区域,最后对区域内像素提取特征,并由基于支持向量机的主动学习方法进行分类.实验结果表明:本文提出的方法极大提高了支持向量机分类的精度和效率.     

基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别

提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.     

基于Tamura纹理特征提取和SVM的多模态脑肿瘤MR图像分割

在Tamura纹理特征和支持向量机(SVM)算法基础上提出一种多模态脑肿瘤图像分割算法.将4种模态下的多序列核磁共振图像(MRI)的局部灰度特征与Tamura纹理度量相结合,尽可能提取足够多的图像信息;在SVM模型中输入已知样本并进行训练;用训练好的SVM模型处理其他脑肿瘤图像.实验通过对20例患者的图像进行展开,从实验数据来看,提出的方法可以精准有效地分割出脑肿瘤区域,得到脑肿瘤的边界,并且对脑肿瘤图像的差异性表现出较强的自适应能力.     

多特征融合和最小二乘支持向量机的运动视频图像分类研究

为了提高运动视频图像分类精度,提出了利用多特征融合和最小二乘支持向量机的运动视频图像分类方法.采集运动视频,采用两帧差分法分割运动视频图像,并提取运动视频图像的多个特征;将不同特征输入到最小二乘支持向量机中进行学习和训练,获得单一特征的运动视频图像分类结果;利用证据理论对单一特征的运动视频图像分类结果进行融合,得到运动...     

一种新的浮选泡沫图像识别方法

针对灰度共生矩阵法提取的浮选泡沫图像纹理特征相互混叠,不利于聚类和识别的问题,提出一种基于正交保局投影和支持向量机的浮选泡沫图像识别新方法.该方法利用正交保局投影法对原始纹理特征参数进行变换处理,有效改变了不同类别特征参数的聚集程度,并利用支持向量机进行分类.实验结果表明,所提方法的正确识别率能够达到93.5%,与基于最近邻分类器的主元分析法相比,其性能更好.     

基于二维Gabor小波和孪生支持向量机的图像识别算法

为了提高图像识别性能,采用孪生支持向量机用于图像分类识别,并结合二维Gabor小波对图像纹理特征进行提取,借助局部线性嵌入(Locally linear embedding,LLE)降维,以进一步提高图像识别准确率和识别效率.采用二维Gabor小波对图像数据进行有效滤波,获得图像关键纹理特征,然后对大量纹理特征进行LL...     

基于层次支持向量机和KICA的人脸识别

针对人脸图像的非线性特点,将基于核方法的核独立分量分析算法用于提取人脸图像特征.为避免多类支持向量机出现不可识别域,提出基于二叉树思想的层次支持向量机算法,用于多类人脸识别.将层次支持向量机和核独立分量分析算法相结合进行人脸识别,首先对人脸图像进行预处理和主成分分析法降维;然后运用核独立分量分析算法估算出独立基影像,从而得到人脸特征;最后将人脸特征输入层次支持向量机进行分类识别.在ORL人脸库上的仿真结果表明该算法较好地兼顾了识别率和运行速率.